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快速提交单机PyTorch迁移学习任务

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本文介绍如何利用DLC基于PyTorch进行离线迁移学习的训练。

步骤一:准备数据

本文使用的数据已经预存到公开地址(下载数据),您无需进行额外的数据准备。

步骤二:准备训练代码和模型存储文件

本文使用的训练代码已经预存到公开地址(下载训练代码),您无需进行额外的代码开发。

步骤三:创建任务

  1. 进入新建任务页面。

    1. 登录PAI控制台

    2. 在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。

    3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型开发与训练 > 分布式训练(DLC),在分布式训练任务页面中单击新建任务,进入新建任务页面。

  2. 新建任务页面,仅配置如下参数,其他参数无需配置。

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    参数

    描述

    资源组

    选择公共资源组

    任务名称

    填写任务名称,例如torch-sample

    任务类型

    选择Pytorch

    执行命令

    填写如下命令,其中包括了下载数据、下载代码、执行训练任务及检查模型的步骤。

    wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/data.tar.gz && tar -xf ./data.tar.gz && mv ./hymenoptera_data/ ./input && mkdir output && wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/main.py && python main.py -i ./input -o ./output && ls ./output

    节点镜像

    单击PAI平台镜像,并在下方的列表中选择PyTorch镜像。

    节点数量

    配置为1。

    节点配置

    选择ecs.gn6e-c12g1.3xlarge

  3. 单击提交

    页面自动跳转到分布式训练任务页面。

步骤四:查看任务详情和日志结果

  1. 分布式训练任务页面,单击任务的名称

  2. 任务详情页面,即可查看任务的基本信息任务配置等信息。

  3. 任务详情页面底部的实例区域,单击目标实例操作列下的日志,即可查看日志结果。

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